本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍,结合阿里中间件团队的访谈及分享,涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布,如下图所示:
这是一个从诞生第一天起就在 GitHub 上开发的开源项目,也是中国第一个非 Hadoop 生态的 Apache 顶级项目。它统一了阿里集团内部所有业务线的消息中间件,伴随着中国互联网发展数次迭代。InfoQ 与阿里云开发者社区联合出品的【开源人说】系列视频第一期正式上线,一起来探访开源消息中间件 Apache RocketMQ 背后的人和事!
观察者模式是一种对象行为模式。它定义对象间的一种一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。在观察者模式中,主体是通知的发布者,它发出通知时并不需要知道谁是它的观察者,可以有任意数目的观察者订阅并接收通知。
一、消息中间件相关知识 1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能,成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件,如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ,炙手可热的Kafka,阿里巴巴自主开发RocketMQ等。 2、消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器,作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者,业务的发起方,负责生产消息传输给broker, 2.3 Consumer 消息消费者,业务的处理方,负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题,发布订阅模式下的消息统一汇集地,不同生产者向topic发送消息,由MQ服务器分发到不同的订阅者,实现消息的 广播 2.5 Queue 队列,PTP模式下,特定生产者向特定queue发送消息,消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收 2.6 Message 消息体,根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包,来封装业务数据,实现消息的传输 3 消息中间件模式分类 3.1 点对点 PTP点对点:使用queue作为通信载体
在项目实际开发过程中,我们有很多这样的业务场景:一个事务中处理完一个业务逻辑后需要跟着处理另外一个业务逻辑,伪码大致如下:
说到消息中间件,估计大伙多多少少都能讲出来一些,ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等等各种以及 JMS、AMQP 等各种协议,然而这些消息中间件各自都有什么特点,我们在开发中又该选择哪种呢?今天松哥就来和小伙伴们梳理一下。
EasyCVR 是TSINGSEE青犀视频开发的高稳定、高接入性的视频平台,可接入的协议丰富,且可通过国标协议级联。EasyCVR 各模块之间进行消息通信时,需要一款消息中间件进行消息的传输和发送。在调研各种 MQ 中间件后,确定采用 NSQ 来进行编译。
本文首先引出消息中间件通常需要解决哪些问题,在解决这些问题当中会遇到什么困难,Apache RocketMQ作为阿里开源的一款高性能、高吞吐量的分布式消息中间件否可以解决,规范中如何定义这些问题。然后本文将介绍RocketMQ的架构设计,以期让读者快速了解RocketMQ。 消息中间件需要解决哪些问题? Publish/Subscribe 发布订阅是消息中间件的最基本功能,也是相对于传统RPC通信而言。在此不再详述。 Message Priority 规范中描述的优先级是指在一个消息队列中,每条消息都有不同
消息(Message)是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单,比如只包含文本字符串、 JSON等,也可以很复杂,比如内嵌对象。
1、前言 在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下,MQ消息中间件是个很重要的基础设施,它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色,当然MQ消息中间件的作用远不止
此公众号会从消息中间件的一些概念出发,陆续介绍分布式消息中间件的应用领域,涉及的技术等,最后到自己设计和实现一个分布式消息中间件。
我们以一个转帐的场景为例来说明这个问题,Bob向Smith转账100块。这个列子在瓜子也有很多实际场景映射,如:车源状态变化,订单状态变化,金融放款,物流运输……
第一章 分布式系统介绍 分布式系统的定义:组件分布在网络计算机上,组件间仅仅通过消息传递来通信并协调行动。 分布式系统的意义: 升级单机处理能力的性价比越来越低 单机处理能力存在瓶颈 处于稳定性和可用性的考虑 摩尔定律:当价格不变时,每隔18个月,集成电路上可容纳的晶体管数目会增加一倍,性能也将提升一倍。 线程与进程的执行模式 冯诺依曼结构:输入设备、输入设备、运算器、控制器、存储器。 基于共享容器协同的多线程模式:经典如生产者消费者问题,对于存储数据的容器或对象,有线程安全和不安全之分,对于不安全的容器
在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下,MQ消息中间件是个很重要的基础设施,它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色,当然MQ消息中间件的作用远不止于此,它的价值不仅仅存在于技术上,更重要的是改变了以往同步处理消息的思路(比如进行IM消息历史存储时,传统的信息系统作法可能是收到一条消息就马上同步存入数据库,这种作法在小并发量的情况下可以很好的工作,但互联网大并发环境下就是灾难)。
很多小伙伴去大厂面试,几乎都会遇到一些开放式的题目,这些开放式的题目没有固定的答案,但是它能够实实在在的体现面试者较为真实的系统设计能力和技术功底。如果你回答的比较完美,那么,通过这种开放式题目,就能够让你从众多的面试者中脱颖而出。
消息队列中间件(简称消息中间件)是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步等等功能,其作为分布式系统架构中的一个重要组件,有着举足轻重的地位。
随着微服务的普及,分布式事务成为了系统设计中不得不面对的一个问题,而分布式事务的实现则十分复杂。阅读本文之前,需要你对数据库事务的ACID、CAP理论、Base理论以及两阶段提交有一定的认知,不熟悉者请自行百度或者阅读参考博客1、2、3和4。除此之外,在阅读本文过程中,如果对某种方案不理解,强烈建议先阅读对应方案中的参考博客后再阅读本文中对应的介绍。
RabbitMQ是目前非常热门的一款消息中间件,不管是互联网行业还是传统行业都在大量地使用。RabbitMQ凭借其高可靠、易扩展、高可用及丰富的功能特性受到越来越多企业的青睐。作为一个合格的运维工程师,有必要深入地了解RabbitMQ的相关知识,为自己的职业生涯添砖加瓦。
要想设计一个具有高并发的消息中间件,那么首先就要了解下消息中间件涉及哪些具体的知识点。通常,设计一个良好的消息中间件需要了解的知识点如下:
周末和朋友一起自驾去海边玩,去过杨梅坑的应该都知道,从杨梅坑到鹿嘴山庄需要坐快艇过去。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
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消息队列作为一种基础的抽象数据结构,被广泛应用在各类编程与系统设计中。 同步VS异步 通信的一个基本问题是:发出去的消息什么时候需要被接收到?这个问题引出了两个基础概念:“同步通信”和“异步通信”。根
什么是SpringCloudStream,官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架。 应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream中binder对象交互。 通过我们配置来binding(绑定) ,而 Spring Cloud Stream 的 binder对象负责与消息中间件交互。 所以,我们只需要搞清楚如何与 Spring Cloud Stream 交互就可以方便使用消息驱动的方式。 通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息事件驱动。 Spring Cloud Stream 为一些供应商的消息中间件产品提供了个性化的自动化配置实现,引用了发布-订阅、消费组、分区的三个核心概念。 目前仅支持RabbitMQ、Kafka。
在工作中,我们都会使用到MQ 比如 Apache Kafka等,某subscriber在消息中间件上注册了某个topic(主题),当有消息发送到了该topic上之后,注册在该topic上的所有subscriber都将会收到消息 。
消息中间件的作用就是用来异步化并发能力的一个载体,不仅如此,它仍然需要在架构上保证很多能力,高可用,高并发,可扩展,可靠性,完整性,保证顺序等,光是这些都已经让各种设计者比较头疼了; 更有一些变态的需求,例如慢消费,不可重复等需要花的设计代价是相当高的,所以不要盲目的迷信开源大牛,对于很多机制,几乎都要重建;建立一个符合所有业务,好用,通用的私有云,没那么简单。
一项技术的产生必然是为了解决问题而生,了解了一项技术解决的问题,就能够很轻松的理解这项技术的设计根本,从而更好地理解与使用这项技术。 消息中间件和RPC从根本上来说都是为了解决分布式系统的服务间通信问题,我们的服务从最初的单体应用发展到SOA架构到现在的微服务架构,必不可少的就是服务间通信,但从最初的设想,服务间通信仅仅就是一次请求响应调用而已,为什么发展出如此多的消息中间件与RPC技术,我们是否真的需要学习这么多的消息中间件技术? 答案是肯定的,接下来我们将分析我们为什么要了解及使用如此多的服务间通信技术,以及他们究竟都解决了哪些问题,在什么场景下他们是必不可少的。
独立消息服务是一种将消息发送方与消息接收方解耦的方式,它是建立在独立的消息中间件上的。消息发送方将消息发送到消息中间件,由消息中间件负责将消息传递给消息接收方,使得消息的传递过程与具体的应用程序逻辑解耦,提高了系统的可扩展性和可维护性。
在分布式时代,分库分表是很常见的,微服务系统中,各个系统通常使用独立的数据库,所以,事务很难靠数据库本身保证,只能靠业务系统来解决。
通过《Spring Cloud构建微服务架构:消息驱动的微服务(入门)》一文,相信大家对Spring Cloud Stream的工作模式已经有了一些基础概念,比如:输入、输出通道的绑定,通道消息事件的监听等。下面在本文中,我们将详细介绍一下Spring Cloud Stream中是如何通过定义一些基础概念来对各种不同的消息中间件做抽象的。 下图是官方文档中对于Spring Cloud Stream应用模型的结构图。从中我们可以看到,Spring Cloud Stream构建的应用程序与消息中间件之间是通
image.png 比较架构特性 组件(component)是软件中的一个单位,具有定义良好的接口、定义良好的角色/责任集合。组件是架构的构成元素。对于基于服务的架构,这些构成元素通常被称为服务(或者服务组件)。不管组件带上什么标签,当创建一个架构时,你都需要决定组件如何被共享、组件间如何通信、多个组件如何被整合起来完成业务请求以及如何从远程服务用户的位置访问他们。 为这些问题做出决定并不是件容易的事情,这就是为什么需要了解架构模式的原因。每种架构模式都有独特的拓扑结构用来定义架构的形状和一般属性,包括组
在写完上一篇《Pull or Push》之后,原本计划这一片写《存储层设计》,但是临时改变主意了,想先写一篇介绍一下消息中间件最最基础也是最核心的部分:write-ahead logging(WAL)。
之前有个打算在学习RabbitMQ之前,把AMQP详细阅读一次,挑出里面的重点内容。后来找了下RabbitMQ的官方文档,发现了有一篇文档专门介绍了RabbitMQ中实现的AMQP模型部分,于是直接基于此文档和个人理解写下这篇文章。
第一次被问到“消息中间件如何选型”这个问题,大概是在2018年。当时的我对于消息中间件的认知仅停留在使用层面,不知所以然,自然也就回答不上来。
在很久很久以前,小明隔壁有个姓王的邻居,姑且就叫隔壁老王吧。隔壁老王有个大女儿,名叫王兰花秀丽,秀丽从小就爱听老王讲睡前故事,每晚在入睡前都要老王讲了睡前故事才能睡的得着。但某一天秀丽到了外地去上大学,老王为了能给秀丽讲故事,只能通过打电话的方式进行,如下:
作者简介:刘韬,在中间件领域有多年的实战经验,精通 WebLogic server,Websphere,Jboss,Tomcat,tuxedo,mq,osb等多种中间件技术,对中间件的故障处理、性能优化、升级迁移等需求积累了丰富经验。
大量业务使用消息中间件进行系统间的解耦、异步化、削峰填谷设计实现。公司内部前期基于RabbitMQ实现了一套高可用的消息中间件平台。随着业务的持续增长,消息体量随之增大,对消息中间件平台提出了更高的要求,此外在运维过程中也遇到了高可用难以保障,功能特性不足等诸多问题。基于遇到的这些问题,决定引入RocketMQ进行替换。本文将介绍基于RocketMQ建设消息中间件平台并实现在线业务无感知的平滑迁移。
在大型互联网中,主要采用消息中间件来进行业务的解耦和操作的异步化,这也是消息中间件最基础的特点,也是业务系统对消息中间件的最基本需求。
现如今,消息中间件已经在很多公司的业务中被广泛使用:业务解耦,消峰填谷,对接大数据,流式计算等等各种玩法层出不穷。伴随着消息中间件的使用,你一定还听过 "消息队列",“pub-sub”这些名词,我们今天就来聊一下这些消息中间件提供给业务的可使用的 "Style"。
这篇文章简单给大家来聊一个互联网大厂的Java面试题:如果让你设计一个消息中间件,你会怎么做?
**SkyWalking** 是一个开源 **APM** 系统,包括针对 **Cloud Native** 体系结构中的分布式系统的监视、跟踪、诊断功能。核心功能如下:
1. 单体架构 2. 分布式系统架构 3. 基于消息中间件的分布式系统架构 4. 消息中间件概述 1. 什么是消息中间件 利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流。 并基于数据通信来进行分布式
随着微服务的普及,分布式事务成为了系统设计中不得不面对的一个问题,而分布式事务的实现则十分复杂。本文汇总整理了分布式事务现有的七种实现方案,分别对每种方案的核心原理、对事务ACID特性的支持及其适用场景等进行了对比分析和总结,个人愚见,不吝赐教。阅读本文之前,需要你对数据库事务的ACID、CAP理论、Base理论以及两阶段提交有一定的认知,不熟悉者请自行百度或者阅读参考博客1、2、3和4。除此之外,在阅读本文过程中,如果对某种方案不理解,强烈建议先阅读对应方案中的参考博客后再阅读本文中对应的介绍。
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